דאטה סיינטיסט: מה זה אומר? וכיצד זה הפך למקצוע נחשק
Data Science: כולנו שמענו, כולנו התפעלנו – אך האם אנחנו באמת מבינים מה זה אומר? • עשינו לכם סדר שתוכלו להבין מה טומן בחובו המקצור המרתק הזה • גיוס והשמת דאטה סיינטיסט היא משימה לא פשוטה אך אפשרית ביותר • איך דאטה סיינס שונה מ-BI ודאטה אנליטיקס?
העולם הטכנולוגי נמצא בעיצומו של תקופת הביג דאטה. בעקבות ההכרה בחשיבות הדאטה ובצורך לאחסון וגיבוי, הפוקוס העיקרי עד לשנים האחרונות היה בניית פתרונות ופריימוורקים שיסייעו באחסון המידע. לאחר שפתרונות טכנולוגיים שונים פתרו את בעיית האחסון (כמו Hadoop למשל), אור הזרקורים הופנה לעיבוד וניתוח של הדאטה וכאן תפקיד הדאטה סיינטיסט בא לידי ביטוי. כל הרעיונות המשוגעים שרואים בסרטי מדע בדיוני בהוליווד עשויים להפוך למציאות על ידי דאטה סיינס אשר מהווה את העתיד של הבינה המלאכותית. זוהי הסיבה שחשוב מאוד להבין מה זה דאטה סיינס וכיצד זה יכול להועיל לחברה שלכם.
למה אנחנו צריכים דאטה סיינס?
באופן מסורתי, הנתונים שהשתמשנו בהם היו בעיקרם מובנים ולא בהיקף גדול יחסית, כלומר הייתה להם תבנית מסויימת. את הנתונים הללו יכולנו לנתח באמצעות כלי BI פשוטים. בניגוד לדאטה המסורתית, רוב הדאטה בימים אלו אינה מובנית או מובנית באופן חלקי. התמונה הבאה עשויה לגרום לכם להבין את ההבדל בין דאטה מובנית לדאטה לא מובנית. מחקרים מראים שעד לשנת 2020 כ-80% מהנתונים יהיו לא מובנים.
הדאטה הזאת יכולה להיות מופקת מכל מיני מקורות כגון לוגים, עסקאות כלכליות, קבצי טקסט, טפסי מולטימדיה, סנסורים ומכונות. כלי BI פשוטים אינם מסוגלים לעבד כמויות כאלו של דאטה בצורות שונות. זוהי הסיבה שאנחנו צריכים כלים מורכבים יותר וכלי אנליטיקה מתקדמים ואלגוריתמים בכדי לעבד, לנתח ולהפיק תובנות משמעותיות מהנתונים.
אך זוהי לא הסיבה היחידה שבגלל דאטה סיינס הפך להיות כה פופולרי, בואו ונחפור עמוק יותר כדי לראות אין משתמשים בדאטה סיינס על במגוון של מקרים. בעזרת ניתוחי דאטה סיינס תוכלו להבין את הדרישות המדוייקות של הלקוחות שלכם ולהתאים להם מוצרים בהתאם. נתונים כמו הסטוריית גלישה, הסטוריית קנייה, גיל, רמת הכנסה ועוד עשויים לספק לכם תובנות בנוגע לאסטרטגיית המכירה שלכם ללקוחות על ידי התאמת מוצרים אופטימליים. כמו כן תוכלו לתת Score ללקוחות פוטנציאלים וקיימים שידרגו את איכות הלקוחות בהתאם לדאטה שנותח. בנוסף, כך תוכלו לבנות מודלים ולהתאים ללקוח מוצר מותאים אישית במטרה למקסם את הסיכוי שהוא באמת יקנה אותו וישאר לקוח שלכם לטווח ארוך.
כעת, תתארו לכם מצב נוסף שבו לכלי הרכב שלכם תהיה את האינטיליגנציה הדרושית בכדי להסיע אתכם בבטחה הביתה באופן אוטונומי. הרכבים האוטונומיים אוספים דאטה בשידור חי ממקורות כגון סנסורים, רדארים, מצלמות, לייזרים ועוד בכדי ליצור מפת תלת מימד של הסביבה. בהתבסס על הנתונים הללו כלי הרכב יודע מתי להגביר מהירות, מתי לעצור, מתי לפנות ומתי לתת זכות קדימה בהתבסס על אלגוריתמים מתוחכמים של משין לרנינג.
מה זה Data Science ומה ההבדל בין זה לבין BI?
השימוש במונח דאטה סיינס נפוץ ביותר, אך האם אנחנו באמת מבינים מה זה אומר? אליו כישורים דרושים כדי להפוך למדען דאטה? מהם ההבדלים בין BI ודאטה סיינס? כיצד החלטות וניבואים נעשים בעזרת דאטה סיינס? על כל השאלות האלו ננסה לענות כעת.
קודם נתחיל בשאלה מה זה למעשה דאטה סיינס. דאטה סיינס הוא ערבוב של כלים שונים, אלגוריתמים ועקרונות של למידת מכונה במטרה לגלות תבניות סמויות שמסתתרות בנתונים גולמיים. במה זה שונה ממה שסטטיסטיקאים עשו במשך שנים? התשובה מתחבאת בהבדל שבין להסביר ללנבא.
אנליסט דאטה / BI בדרך כלל יסביר את הנתונים על ידי חקר ההסטוריה של הנתונים. מנגד, מדען דאטה לא רק מבצע את הצד ההסברתי שאנליסט BI עושה, אלא גם משתמש בטכנולוגיות משין לרנינג מתקדמות כדי לזהות את ההקרות של מאורע כלשהו בעתיד. מדען דאטה יסתכל על הנתונים ממספר זוויות, לעיתים זוויות שלא היו ידועות לפני כן.
כיצד המקצוע נתפס בעולם?
המשרה נתפסת בעולם כמאוד נחשקת ואיכותית. בדרך כלל אנשים בעלי רקע אלגוריתמי, אנליטי, חישובי וסטטיסטי יפנו לתחום וייקח להם כחצי שנה בשביל ללמוד את היסודות. בינתיים, הכתיר המגזין היוקרתי של Harvard את המשרה כמשרה הכי טובה בארה”ב בשנת 2016 ונתונים שונים מראים כי הביקוש למדעני דאטה הינו גבוה מאוד במדינות עם תעשיות טכנולוגיות. דאטה סיינטיסט איכותי לא יבין רק בנתונים ובתחזיות אלא גם בביזנס עצמו ובמאפיינים של הלקוחות שלו.
השמה וגיוס דאטה סיינטיסט
גיוס דאטה סיינטיסט הינו תהליך מאתגר ביותר. כמות המשרות הפתוחות גבוהה משמעותית מכמות מדעני הדאטה שמחפשים עבודה. זאת בשילוב המורכבות הטכנולוגית גרמה למקצוע להיות מבוקש ביותר ובעל שכר מתגמל מאוד. בדרך כלל דרישות המשרה יכללו ניסיון בבניית מודלים באמצעות Python או R, כאשר ככל שהזמן עובר השימוש ב-Python הולך ונהיה נפוץ יותר ויותר. הביקוש הגדול הוביל למצב שהיום דאטה סיינטיסט עם שנתייים ניסיון בלבד עשוי להרוויח שכר חודשי של מעל 30 אלף ש”ח ללא מאמץ גדול מידי מצד המועמד.
מעוניינים בגיוס דאטה סיינטיסט? צרו קשר עם סטאר האנטר ונאתר עבורכם מועמדים איכותיים
כיום, מכללות רבות מציעות לאנשים עם רקע בתחום הדאטה קורסים שיכשירו אותם להיות מדעני דאטה מן השורה. קורס כזה עלול לגזול כחצי שנה מזמנכם ויש כאלו שפשוט מעדיפים ללמוד את התחום לבד באמצעות האינטרנט או קורסים שמתבצעים אונליין.
